Hacer una cámara térmica de bricolaje basada en una Raspberry Pi

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Hola a todos!

El invierno ha llegado, as√≠ que tuve que verificar el aislamiento t√©rmico de mi casa de campo fuera de la ciudad . Y result√≥ que un famoso mercado chino comenz√≥ a vender m√≥dulos de c√°mara t√©rmica baratos. As√≠ que decid√≠ armarlo y construir algo bastante ex√≥tico y √ļtil: una visera t√©rmica para el hogar. Por que no Especialmente porque ten√≠a una Raspberry Pi por ah√≠ de todos modos ... El resultado est√° abajo.

MLX90640. Que es


Esta es una matriz de c√°mara t√©rmica con un microcontrolador integrado, fabricado por una compa√Ī√≠a desconocida (para m√≠) llamada Melexis. La matriz tiene 32x24 p√≠xeles, lo cual no es mucho, pero despu√©s de la interpolaci√≥n es suficiente para notar las tendencias generales.

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El sensor viene en dos versiones, la √ļnica diferencia es el caso y el FoV de la c√°mara. El modelo A m√°s conectado a tierra observa el mundo con 110 grados en horizontal y 75 en vertical. El modelo B tiene 55 y 37.5 grados respectivamente. El estuche tiene cuatro salidas: dos para alimentaci√≥n y dos para hablar con un dispositivo controlador a trav√©s de I2C. La hoja de datos se puede encontrar aqu√≠ .

¬ŅQu√© es GY-MCU90640, entonces?


Nuestros colegas chinos también envían el chip MLX90640 con otro microcontrolador a bordo (STM32F103), probablemente para un control de matriz más fácil. Toda la unidad se llama GY-MCU90640, y me costó alrededor de 5,000 RUB (aproximadamente $ 80) en diciembre de 2018. Se ve así:

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Como podemos ver, también hay dos versiones de este modelo, con diferentes sensores.

¬ŅCu√°l funcionar√° mejor? Desafortunadamente, solo me hice esta pregunta despu√©s de que el m√≥dulo ha sido ordenado, enviado y recibido. No lo he pensado al elegir.

La versión de ángulo más amplio es más adecuada para robots autónomos o sistemas de CCTV (ya que su campo de visión es mejor). La hoja de datos dice que también es menos ruidosa y más precisa.

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Pero para la visualizaci√≥n, recomendar√≠a el modelo B m√°s ‚Äúcon ojos de √°guila‚ÄĚ, por una raz√≥n muy importante. Se puede colocar en su lugar (manualmente o mediante una unidad) para hacer que las im√°genes combinadas sean mucho m√°s detalladas que su resoluci√≥n de 32x24. Pero no tengo uno, as√≠ que m√°s adelante hablar√© sobre el modelo A de √°ngulo m√°s amplio.

Conectando a la Raspberry Pi


Podemos controlar la cámara térmica de dos maneras:

  • Cortar los pines "SET" en la placa y utilizar el protocolo I2C para controlar el microcontrolador MLX90640 directamente
  • Deje los pines y use el controlador STM32F103 a trav√©s de RS-232 o una interfaz similar.

Si codifica en C ++, probablemente sea mejor ignorar el controlador adicional, acortar los pines y usar la API del fabricante, que se encuentra aquí .

Los pitonistas humildes también podrían usar la primera opción. Parece que hay un par de bibliotecas de Python ( aquí y aquí ), pero ninguna funcionó para mí.

Pythonists avanzados te√≥ricamente podr√≠an escribir su propio controlador de controlador. La hoja de datos explica c√≥mo extraer un marco de ella. Pero tendr√° que describir todos los procedimientos de calibraci√≥n manualmente, lo cual me parece excesivamente dif√≠cil. Entonces utilic√© la opci√≥n 2. Result√≥ ser un poco complicado, pero a√ļn manejable.

Gracias al ingenio chino (o suerte), la configuración de salida en el tablero resultó ser muy conveniente:

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Todo lo que necesitaba hacer era insertar la placa en el puerto de Raspberry. La placa tiene incorporado un convertidor de 5V-3V, por lo que las delicadas salidas Rx y Tx del Pi no est√°n en peligro.

También agregaría que podría conectarlo de manera similar mientras usa la opción 1, pero tendrá que ser extremadamente cuidadoso y competente en la soldadura. La placa debe montarse en el otro lado del Pi (el ejemplo está en la foto del encabezado).

Software


El famoso mercado chino ofrece este majestuoso software para acceder al GY-MCU90640:

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Aparentemente, también debe haber alguna descripción del protocolo de comunicación utilizado para acceder al microcontrolador, y después de una breve conversación con el vendedor (un gran respeto hacia él), tenía dicho protocolo en mis manos. En PDF y en chino puro destilado.

Gracias al Traductor de Google y una buena dosis de copiado, unos 90 minutos después, el protocolo ha sido decodificado. Lo cargué en imagen Github Resultó que la placa comprende 6 comandos básicos, incluido uno para solicitar la trama actual a través de un puerto COM.

Cada p√≠xel de la matriz es esencialmente una lectura de la temperatura del objeto. El valor de la temperatura est√° en grados Celsius multiplicado por 100 (un n√ļmero de 2 bytes). Incluso hay un modo especial cuando la placa env√≠a fotogramas a la Pi autom√°ticamente 4 veces por segundo.

El guión completo para recibir imágenes térmicas:
"""MIT License Copyright (c) 2019 Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.""" import serial, time import datetime as dt import numpy as np import cv2 # function to get Emissivity from MCU def get_emissivity(): ser.write(serial.to_bytes([0xA5,0x55,0x01,0xFB])) read = ser.read(4) return read[2]/100 # function to get temperatures from MCU (Celsius degrees x 100) def get_temp_array(d): # getting ambient temperature T_a = (int(d[1540]) + int(d[1541])*256)/100 # getting raw array of pixels temperature raw_data = d[4:1540] T_array = np.frombuffer(raw_data, dtype=np.int16) return T_a, T_array # function to convert temperatures to pixels on image def td_to_image(f): norm = np.uint8((f/100 - Tmin)*255/(Tmax-Tmin)) norm.shape = (24,32) return norm ########################### Main cycle ################################# # Color map range Tmax = 40 Tmin = 20 print ('Configuring Serial port') ser = serial.Serial ('/dev/serial0') ser.baudrate = 115200 # set frequency of module to 4 Hz ser.write(serial.to_bytes([0xA5,0x25,0x01,0xCB])) time.sleep(0.1) # Starting automatic data colection ser.write(serial.to_bytes([0xA5,0x35,0x02,0xDC])) t0 = time.time() try: while True: # waiting for data frame data = ser.read(1544) # The data is ready, let's handle it! Ta, temp_array = get_temp_array(data) ta_img = td_to_image(temp_array) # Image processing img = cv2.applyColorMap(ta_img, cv2.COLORMAP_JET) img = cv2.resize(img, (320,240), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) img = cv2.flip(img, 1) text = 'Tmin = {:+.1f} Tmax = {:+.1f} FPS = {:.2f}'.format(temp_array.min()/100, temp_array.max()/100, 1/(time.time() - t0)) cv2.putText(img, text, (5, 15), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.45, (0, 0, 0), 1) cv2.imshow('Output', img) # if 's' is pressed - saving of picture key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord("s"): fname = 'pic_' + dt.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S') + '.jpg' cv2.imwrite(fname, img) print('Saving image ', fname) t0 = time.time() except KeyboardInterrupt: # to terminate the cycle ser.write(serial.to_bytes([0xA5,0x35,0x01,0xDB])) ser.close() cv2.destroyAllWindows() print(' Stopped') # just in case ser.close() cv2.destroyAllWindows() 


Resultados


El script sondea la matriz térmica y envía cuadros a la consola del monitor conectado, 4 veces por segundo, lo cual es suficiente para no experimentar demasiadas molestias. Para la visualización utiliza el paquete OpenCV. Cuando presiona S, los "mapas de calor" de la cámara se cargan como JPG en la carpeta del script.

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Para una mejor visibilidad, también hice que la aplicación muestre la temperatura mínima y máxima dentro del marco. Entonces, al observar el mapa de calor podemos estimar la temperatura de los objetos más fríos y calientes (dentro de un grado, generalmente en el lado más alto), dentro del rango de 20-40 grados. Ctrl + C sale del guión.

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El script funciona igual en Raspberry Pi Zero W y Pi 3 B +. Instalé un servidor VNC en mi teléfono inteligente, por lo tanto, al llevar un Pi conectado a un banco de energía con un teléfono inteligente habilitado para VNC, podemos obtener una cámara térmica de bolsillo que guarda imágenes. Puede que no sea demasiado conveniente, pero hace el trabajo.

Después del primer arranque, podría mostrar la temperatura máxima incorrectamente, en cuyo caso solo reiniciar el script debería hacer el trabajo.

Eso es todo por hoy. El experimento podría considerarse un éxito. Definitivamente puedes hacer un escaneo térmico de una casa usando este dispositivo. Si alguien puede encontrar otros usos para esto, por favor escriba en los comentarios.

¬°Feliz semana de trabajo y hasta pronto!

UPD: Me pidieron en los comentarios que tomara una foto de la casa desde afuera. Aqui esta Las im√°genes terminaron siendo poco informativas debido al menor contraste de temperaturas. Las dos fotos superiores son la casa entera desde dos √°ngulos. Las dos fotos inferiores son ventanas diferentes.

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El √ļnico cambio que hice al c√≥digo fue el rango de temperatura: de +20 ... + 40 a -10 ... + 5.

Source: https://habr.com/ru/post/441050/


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